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本文利用较实用的时变自回归（ＡＲ）模型，来拟合动态测试（尤其是长过程测试）中的二阶非平衡数据，并且不采用当前广泛使用的递推算法，而探讨应用移动Ｍａｒｐｌｅ算法来拟合该时变模型。经各种类型数据的仿真试验及某些实例的计算结果表明，该方法具有与常用递推算法同样的时变跟踪能力，而无明显的滞后现象，且拟合精确度较高、稳定性好，只是计算速度略低。可见对于非平稳数据不便应用成批算法的观点，需作重新认识。